R＆D投入强度与中国绿色创新效率——基于环境规制的门槛研究

邓 峰 陈春香

（新疆大学经济与管理学院， 乌鲁木齐 830000）

近年来，我国经济总量保持持续上涨趋势，但同时也因各种资源利用率低下、政府及企业对环境保护的忽视、能源的过量消费等状况，引发了各种环境问题，对我国将来的经济健康发展产生了一定的阻碍。在我国十三五及十九大提出绿色经济发展理念后，学术界又掀起了一波热潮，旨在寻找经济发展和绿色环保的“双赢”局面。绿色技术的发展较大程度地调节了我国经济、环境、技术三者之间的关系，发展绿色经济成为了当下国家和政府关注的重要问题。研发投入强度作为影响绿色创新的重要因素，其投入量已由2006年的34.07%增加至2017 年的50.68%，尽管投入量在不断增加，但各地区在产业结构、经济发展水平及环境规制力度的不同等方面的问题均制约着我国绿色创新效率的提升，李勃昕和韩先锋［1］研究发现，环境规制和工业R＆D 创新效率之间存在倒“U”型联系，赵丽娟等［2］指出一定程度的环境规制能促进政府R＆D 投入，从而提高农业科技创新水平。那么R＆D 投入强度作为影响绿色创新效率的主要因素，是否会受到环境规制的影响？是怎样影响的？

目前，关于绿色创新效率存在较多的讨论，比较有代表性的说法是Grossman 和Krueger［3］较早提出，随后通过更多学者持续深入研究和改善的环境库兹涅茨曲线（EKC），该方法重点研究了环境污染程度与经济发展水平二者之间的作用效果，结论显示在一定条件下是可以达到经济的绿色发展理念要求；国内分析主要从两方面展开，即绿色创新效率评价方法及其影响因素分析。学者们主要运用随机前沿法（SFA）和数据包络法（DEA）进行评价，二者各有优劣，由于绿色创新效率包含多投入、多产出，故越来越多的学者倾向于使用不同DEA 方法度量绿色创新效率。陈诗一［4］通过考虑环境约束，采用方向性距离函数对比分析中国工业全要素生产率；李谷成［5］采用DEASBM 方法度量了中国农业绿色生产率；影响绿色创新效率的因素主要从创新环境、对外开放、产业结构、研发投入、环境规制等角度展开。张江雪和朱磊［6］通过四阶段DEA 模型分析得出，良好的创新氛围能够明显提升各省工业企业的技术创新效率；王惠［7］通过Super－DEA 测算了研发投入对高技术产业的绿色创新效率的作用机制，得出研发投入对高技术产业绿色创新效率存在非线性关系。

为了推动国家倡导的绿色创新理念，仅依赖内部措施是有限的，还需要外部的刺激作用。以往学者研究得出R＆D 投入能够促进环境效率和能源效率。Chen 等［8］认为绿色研发能够对企业绿色创新水平直接产生作用；Romer［9］研究发现研发投入能够经由技术提升较大程度地促进创新效率水平和经济增长水平，还得出政府投入企业研发能够明显带动经济增长水平。国内学者主要从省域和区域层面探讨，曹泽和李东［10］经过对省域面板数据的评估得出，R＆D 投入对全要素增长率存在明显的促进效果；陈瑶［11］通过分区域讨论发现，我国东部和中部地区R＆D 投入强度能够显着提升我国工业绿色发展效率。

同时国内外学者根据“波特假说”对环境规制与技术创新之间的关系进行了大量分析和证明，逐步发展了3 种看法：（1）环境规制能提高技术创新效率，王娟茹等［12］研究发现命令型环境规制和市场激励型环境规制均能促进企业绿色创新行为；（2）环境规制将抑制技术创新效率，余伟等［13］基于工业行业分析得出环境规制会抑制技术创新效率；（3）环境规制与技术创新效率存在非线性关系。蒋伏心等［14］基于江苏省制造业面板数据研究发现环境规制与企业技术创新呈“U”型动态关系。也有学者研究发现，环境规制与R＆D投入强度之间存在影响，Kneller 和Manderson［15］分析得出，环境规制能够驱动环保R＆D 投入强度，却不能驱动总的R＆D 投入强度；李勃昕和韩先锋［1］基于我国工业数据得出，在行业处于高R＆D强度时，环境规制显着提升R＆D 创新效率。

根据上述分析，国内外关于R＆D 投入和绿色创新的研究比较丰富，为本文奠定了理论基础。但是绿色创新效率是多种要素相互作用的过程，因此本文基于环境规制视角，建立以环境规制为门槛变量的门槛回归模型，深入分析R＆D 投入强度在不同环境规制水平对绿色创新效率的影响，并分析环境规制处于不同水平时，R＆D 投入强度对绿色创新效率有着怎样的时空差异性。

本文运用Tone［16］构建的SBM 模型，该模型能够用来解决非期望产出，主要想法是设想有n个决策单元（DMUs），不同的DMU均包含投入、期望产出及非期望产出，数量分别为X、YU、YV，可以列为可定义矩阵X、YU、YV如下：

考虑非期望产出的SBM 模型如下：

其中wv为非期望产出、wu为期望产出、w－为投入的松弛量，μ表示权重；θ代表效率值，当wv、wu和w－取值均为0，即θ＝1，表示DMU是有效的，当θ＜1，则说明DMU无效，可以在投入或产出上相应改进。

Hansen［17］提出的门槛面板模型，主要想法是把门槛值当成未知数引入到分析模型里，建立变量系数不同阶段的函数分析，再对得出的门槛值和“门槛效应”进一步进行评估和验证。本文借鉴该模型分析R＆D 强度对绿色创新效率的影响，模型设定如下：

其中，Effit表示绿色创新效率，lnR＆Dit表示解释变量，Xit代表与绿色创新效率相关的控制变量，ERit表示环境规制，也代表着门槛，γ代表环境规制门槛值，I（·）代表指示函数，εit为随机干扰项。

被解释变量：绿色创新效率（Eff）。根据以往学者经验，本文将R＆D 人员全时当量、R＆D经费内部支出、能源消费总量（统一折算成标准煤）选作投入指标，专利申请数及新产品销售收入作为期望产出，空气中SO2排放量和废水排放总量作为非期望产出。此外，从投入到产出的过程存在滞后性，故本文将绿色创新效率滞后1 年。

解释变量：R＆D 投入强度。作为本文的核心解释变量，对于R＆D 投入强度指标选取，本文借鉴王惠［7］的做法，选取各地区R＆D 经费投入强度（R＆D）来表示。

门槛变量：环境规制。选用环境污染治理投资额占GDP 比重（ER）表示。

控制变量：本文分别选取对外开放、产业结构、劳动力素质和科技创新环境4 个变量。其中，对外开放指各地区进出口总额占当地GDP 比值（Open）；产业结构指第三产业与第二产业增加值的比重（IS）；劳动力素质采用每10 万人口中高等院校在校人数（lab）来表示；科技创新环境采用各地区财政科技支出占一般预算支出的比重（TE）来表示。

本文数据选取2006～2017 年中国30 个省份（考虑到数据的可获得性，不包括西藏和港、澳、台地区）的面板数据，取自各年《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》，其中2010 年数据缺失，用插值法计算得出。各变量描述性统计如表1 所示。

表1 变量的描述性统计

从表2 看出全国绿色创新效率自2006 年的0.37 上涨至2017 年的0.69，提高了86%，说明我国近几年正在加快绿色创新的发展，但全国12年间平均水平仅为0.53，说明提升速度较慢，未来还有较大进步空间。从区域来看，我国绿色创新效率呈现东、中、西依次递减格局，效率值分别为0.72、0.46 和0.37。

表2 全国与区域绿色创新效率测算

在采用门槛模型测算时，要先通过Bootstrap方法检验来判断R＆D 投入强度对中国绿色创新效率是否具有门槛或具有几个门槛，然后挑选合适的模型，探究R＆D 投入强度对绿色创新效率的门槛效应，结果显示在自抽样检验测试中通过了双重门槛效应，如表3 所示。

表3 结果显示R＆D 投入强度对中国绿色创新效率在1%水平下存在双重门槛效应。且R＆D 投入强度对应的门槛值为4.7257 和6.0657（见表4），说明R＆D 投入强度对中国绿色创新效率存在非线性关系。

表3 环境规制门槛效应检验

表4 面板门槛估计值和置信区间

确定门槛值后，对式（2）进行门槛系数估计，得出以下结果，如表5 所示。

表5 系数估计结果分析，R＆D 投入强度对中国绿色创新效率的作用存在显着的环境规制双重门槛效应，当环境规制小于门槛值4.7257 时，系数评估为0.097，通过1%显着性水平检验，R＆D投入强度对绿色创新效率的影响存在显着促进作用；当环境规制处于门槛水平4.7257 和6.0657之间时，系数评估为0.071，通过5%显着性检验，说明R＆D 投入强度对绿色创新效率的影响仍然存在一定程度的显着促进作用，但作用效果相对弱化；当环境规制门槛值大于6.0657 时，系数评估不显着，R＆D 投入强度对绿色创新效率的影响促进效果不大。综上，表明随着环境规制门槛的逐渐提升，R＆D 投入强度对绿色创新效率的影响系数逐渐降低，由显着的促进效果最终转化为不显着的促进效果。R＆D 投入强度对中国绿色创新效率的推动效果受限于环境规制强度的约束，适当的环境规制能够显着促进R＆D 投入强度对绿色创新效率的提升，但过度的环境规制强度可能会引发资源的浪费，从而弱化R＆D 投入强度对绿色创新效率的提升效果。

表5 门槛系数估计结果（ER）

由控制变量系数结果分析，产业结构对绿色创新效率在5%水平下显着为负，说明产业结构会抑制绿色创新效率的提升，可能是由于近几年我国产业结构虽然在优化转型中，但其速度较慢，很难将我国粗放式发展模式在短期改变，从而抑制了绿色创新效率；对外开放对绿色创新效率在1%水平下显着正向相关，说明对外贸易能够促进我国绿色创新效率的增长，开放度越高，引进的外来清洁型技术和相关生产设备越有利于我国绿色创新效率的提高；劳动者素质对绿色创新效率具有促进作用，但并未达到显着影响，说明劳动者素质对绿色创新效率促进作用不强，可能是未能把产学研较好的结合在一起，导致科研成果的实用性大大降低；科技创新环境对绿色创新效率在1%水平下显着为正，说明良好的科技创新环境能够提升我国绿色创新效率，地方政府对技术创新的大力支持，能够促进当地企业绿色创新的积极性，从而提升我国绿色创新效率水平。

表6 显示了不同年份在不同门槛区间的地区数量，表7 显示了2006 年、2012 年、2017 年3 个时间节点在不同环境规制门槛时的省份分布特征，图1 表现了R＆D 投入强度对绿色创新效率影响在不同环境规制门槛水平时地区数量的发展变化。通过表6 和图1 可以看出，环境规制水平主要存在于ER≤4.7257 和4.7257＜ER≤6.0657 两个区间内，共340 个地区，占总样本区间的94%，其中，环境规制水平在4.7257＜ER≤6.0657 区间的地区数量在逐渐降低，在ER≤4.7257 区间的地区数量在逐渐增加；同时还能观察到，R＆D 投入强度对绿色创新效率的促进效果在环境规制水平上具有时间和空间上的差异性，在不同年份时，地区数量分布有着明显的区别，2006 年地区数量主要聚集在4.7257 ＜ER≤6.0657 的环境规制区间，2017 年地区数量主要存在于ER≤4.7257 的环境规制区间，而地区数量处于ER＞6.0657 的区间几乎没有。说明随着国家对环境保护的重视，我国各地区对当地实施的环境规制越来越趋向合理化。

从时间维度来看，在2006～2009 年期间，我国大多数省份环境规制水平位于4.7257 ＜ER≤6.0657 区间，该时间内我国大多数省份的R＆D 投入强度对绿色创新效率具有促进效果；在2010～2013 年，我国大多数省份由环境规制水平4.7257＜ER≤6.0657 区间转向ER≤4.7257 区间，该时间段我国R＆D 投入强度对绿色创新效率的促进作用进一步加强；2013 年以后，我国部分省份仍然保留在ER≤4.7257 区间，少数省份转向了中等环境规制区间，结合表7 分析，保留在ER≤4.7257区间的省份主要是东部发达地区及中部经济发展较高的一些省份，不难看出，东部地区在环境规制方面的实施手段优于中西部。

表6 不同门槛区间地区数量分布概况

图1 环境规制门槛水平时间变化状况

表7 不同门槛区间的省份分布情况

在空间维度上，为了直观地比较我国30 个省份在不同年份所处的环境规制区间分布情况，本文从表7 分别选取2006 年和2017 年两个时间节点进行分析。根据环境规制的不同门槛，可分成3 个区间，区间1（ER≤4.6903）、区间2（4.6903＜ER≤6.0657）、区间3（ER＞6.0657）。由表7 可以看出2006 年我国绝大多数省份位于区间2（4.7257＜ER≤6.0657），占总数的67%。可能原因是：当地政府为了响应国家的环保政策及民众需求，可能盲目加大了环境规制强度，欠缺考虑当地经济发展水平及资源禀赋状况；另外环境规制的执行挤占了企业研发投入资金，使得创新投入降低，间接影响了研发投入对绿色创新效率的促进效果。通过表6 和表7 分析可知，2017 年北京、上海、江苏、广东、福建、湖南等多个省份的环境规制强度开始转向区间1（ER≤4.7257），可能原因是：当地政府通过多年来实施环境政策的效果分析，结合当地发展水平、资源禀赋等条件，逐渐找到当地R＆D 投入强度促进绿色创新效率的环境规制最优力度；另外这些省份主要位于我国东中部区域，其中东部地区由于经济发展水平、信息技术等优势条件，其科技研发水平较高，一定程度的环境规制力度将会显着提升当地绿色创新效率，且东部发达地区为了响应国家产业东转西移政策，尽可能的将污染程度高的产业转到经济发展水平略低的中西部区域，从而节约了东部地区在环境规制上的投入，间接促进R＆D 投入强度对绿色创新效率的作用；不仅如此，近年来国家还大力扶持中部崛起计划，该措施也将进一步带动中部地区的绿色创新效率。西部省份则多位于区间2（4.7257＜ER≤6.0657），可能是由于地处偏远、交通不便、经济落后、资金、人才不足等因素，使得当地环境规制力度不能很好的促进R＆D投入强度对绿色创新效率的作用效果；另外西部地区作为东部产业的承接地，在带来经济发展水平提高的同时，其污染密集型产业严重破坏了当地环境，为了解决该问题，当地政府必须加大环境规制力度；西部地区作为国家重点扶持对象，大量的政策补贴促使当地政府严格执行国家环境规制政策，从而或多或少的忽视了R＆D 投入强度对绿色创新效率的驱动作用，造成不必要的资源浪费。

本文运用2006～2017 年我国30 个省份面板数据，以环境规制为门槛变量，深入探究R＆D 投入强度对绿色创新效率的非线性关系及环境规制的时空差异性，得出以下基本论断：（1）根据DEASBM 测出的绿色创新效率分析，我国绿色创新效率稳步上升，但其发展速度仍有待提升；从区域来看，我国绿色创新效率具有较大的差异，具体表现为东部高，平均效率值为0.73，远远超过全国平均水平，中西部低于全国效率平均程度；（2）R＆D 投入强度对中国绿色创新效率的驱动作用在环境规制作用下存在门槛效应，具体表现为：环境规制未跨过第一门槛时，R＆D 投入强度对绿色创新效率存在显着促进效果，当环境规制处于第一门槛和第二门槛之间时，R＆D 投入强度对绿色创新效率仍具有显着促进效果，但作用效果逐渐弱化，当跨过第二门槛时，促进效果不显着；（3）环境规制在R＆D 投入强度驱动绿色创新效率上存在时空上的差异性，2006～2009 年，我国大多数省份处于中等环境规制水平，2010 年之后，东中部大多数省份开始转向低环境规制水平，西部省份仍然保留在中等环境规制水平。

根据上述结论提出以下启示和建议：（1）我国还需要加强对绿色创新的投入和发展，由经济的快速发展转向经济的绿色、健康发展，走集约化发展道路；同时政府应综合考虑地区经济发展的差异化特征，针对不同地区发展状态、基础设施水平、人力、财力资源等制定相关差异化政策来促进区域经济的健康可持续发展。在中西部地区政府在注重经济发展的同时，要关注环境保护政策，通过借鉴发达地区完善的发展模式，选择适合当地发展的产业结构，尽量减少资源的浪费，优化投入产出效率；东部地区已经具有较高的绿色效率水平，在保持该水平稳步上升的同时，可以借鉴、吸收国外先进技术水平为当地经济发展提供后援力量；（2）政府应根据不同环境规制水平在R＆D 投入强度驱动绿色创新效率的表现时，应积极引导企业在低等环境规制水平增大R＆D 投入强度，避免过高的环境规制引发R＆D 投入挤出效应，从而弱化我国绿色创新效率；（3）针对不同地区环境规制的时空差异性，政府应结合当地发展状况，积极引导东部企业在产业转移时减少污染产业的转移，借鉴国外先进技术及成熟的产业体系，加大绿色创新投入，从源头减少污染；中西部在落实国家环境规制政策时，还需要考虑R＆D 投入强度驱动绿色创新效率的作用，避免资源的浪费，同时还应加强东、中、西的联动作用，共同带动中国绿色创新效率的提升。